基于对象级别的荧光显微镜细胞核分割算法

该资源主要介绍了一种用于荧光显微镜图像中细胞核分割的面向对象分割算法，该算法在对象级别而不是像素级别使用梯度信息。以下为详细的知识点： 1. 核分割算法（Segmentation Algorithm）： - 介绍了一种新的核分割算法，它专注于对象级别的分割，而非传统的像素级别的分割方法。这种算法的目标是提高分割的准确性和效率。 2. 梯度信息的应用（Gradient Information Application）： - 该算法利用梯度信息对图像进行分割，但与常规的像素级梯度处理不同，其梯度处理发生在对象级别。这涉及到在图像中识别和编码边缘信息，并以此指导分割过程。 3. 图像分解（Image Decomposition）： - 算法首先将图像分解为同质的子区域，这是分割过程的基础步骤。子区域应该是具有相似特性的图像片段，以便于后续处理。 4. 边缘对象定义（Edge Object Definition）： - 在对象级别，定义了四个不同方向的边缘对象，它们代表了不同方向上的边缘梯度信息。这些边缘对象用于在对象级别编码梯度信息，并影响分割决策。 5. 合并步骤（Merging Step）： - 设计了一种合并步骤，使得边缘对象能够对子区域对进行投票。通过投票机制，子区域对能够沿着边缘对象所指示的方向进行迭代合并。这一过程持续进行，直到所有子区域合并为完整的细胞核结构。 6. Matlab可执行文件（Matlab Executable File）： - 提供了Matlab源代码以及生成的可执行文件，这些资源仅限于研究目的使用。使用这些代码的用户需要自行承担任何由此产生的后果，并在使用代码片段时引用相关的学术论文。 7. 引用信息（Citation Information）： - 要求用户在使用源代码或算法时，引用相关的学术论文，以认可和尊重原创研究工作。论文信息为：Koyuncu、RC Atalay和C Gunduz-Demir，“荧光显微镜图像中细胞核的面向对象分割”，细胞计量学：A部分，93A(10)：1019-1028，2018年。 8. 初次使用指导（First-time User Guidance）： - 对于初次使用该程序的用户，提供了运行makeAll文件的说明，该文件能够生成Matlab可执行文件并自动将必要文件夹添加到Matlab的路径中。这一步骤简化了用户对程序的设置和配置过程。 9. 联系信息（Contact Information）： - 如果用户在使用程序过程中遇到问题，可以联系Can Fahrettin Koyuncu获取帮助。 10. 开源软件（Open Source Software）： - 此资源标记为系统开源，意味着源代码和程序是开放的，用户可以查看、修改和重新分发源代码，但必须遵守相应的许可协议。开源软件鼓励社区合作，促进技术的改进和创新。 在实际应用中，这种面向对象的分割方法可以提高显微镜图像中细胞核识别的准确性，对生物医学成像和后续的量化分析具有重要的意义。其应用范围可能涉及细胞学研究、病理诊断以及生物标志物的识别和定量等方面。